De l'apprentissage artificiel pour l'apprentissage humain : de la récolte de traces à la modélisation utilisateur

par Marc Damez-Fontaine

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernadette Bouchon-Meunier.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .


  • Résumé

    L’étude des traces utilisateurs pour la personnalisation des interactions hommes machines connaît de nombreuses applications dans tous les domaines logiciels de l’informatique. Cette thèse porte sur un modèle de récolte de traces d’interaction homme-machine et applique des méthodes d’apprentissage artificiel pour la caractérisation de l’apprentissage humain. Après analyse des travaux existants dans le même domaine, plusieurs méthodes, réparties en familles de type de traitement, sont appliquées pour étudier les données issues directement des évènements d’une interaction. Une méthode originale de visualisation des données qui permet notamment d’effectuer une recherche guidée des caractéristiques de comportements discriminants est proposée. La grande hétérogénéité des données récoltées lors des expériences menées ont permis d’explorer les techniques de traitements séquentiels et matriciels dans des contextes de reconnaissance et de classification de comportement humain en situation d’apprentissage.

  • Titre traduit

    Machine learning for human learning : from gathering traces to user modeling


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Informations

  • Détails : 1 vol. (200 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 175-184. 96 réf. bibliogr.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2008 136
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